基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪

针对雷达组网对隐身目标协同检测与跟踪时的动态分配问题,将条件后验克拉美罗下界(CPCRLB)用作系统跟踪性能的度量,结合改进二值粒子群优化(NBPSO)和粒子滤波,提出了一种基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪算法。该算法将雷达的动态分配问题转化成组合优化问题,根据新生目标的隐身特性对雷达分配方案的约束,借助分布在边界的检测粒子计算不同的雷达分配方案对新生目标的检测概率,并以已跟踪目标的CPCRLB 衡量跟踪精度,采用NBPSO全局搜索最优分配方案,最后进行粒子滤波与协方差交集融合。     

一种改进的分布式弱目标检测前跟踪算法

针对融合粒子权重的计算实现和传感器局部粒子间融合对应关系的确定问题,本文提出了一种改进的基于粒子滤波的分布式检测前跟踪(PF-DTBD)算法.算法重新推导了融合粒子权重的计算公式,得到一个近似计算式,保证计算结果正确的同时简化了计算;设计了一种基于Gibbs采样的参数估计算法解决了多传感器局部粒子间融合对应关系的确定;依据融合粒子权重与传感器局部粒子权重间的关系引入了结合序贯概率比检验和固定样本长度似然比检验的弱目标检测算法,明确实现了弱目标的检测.与单传感器处理的仿真试验对比,验证了本文算法的有效性,降低了弱目标检测时延,提高了状态估计精度.     

防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪

针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。     

基于信息融合的多目标单站无源跟踪新技术研究

跟踪起始与数据关联是多目标无源单站跟踪的关键技术.本文提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法,通过构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测,然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认.同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,首先通过定义多个特征数据关联度,将单个有效观测的多特征信息进行融合,再对多目标进行综合数据关联.计算机仿真表明,该跟踪起始算法能够快速有效地启动航迹,数据关联算法的性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.     

基于Wilcoxon检测器的修正双模融合检测算法

针对双模复合制导中的融合检测问题,提出了一种修正的 Wilcoxon 检测器融合检测算法.通过对两局部统计量增加一个修正系数并使用修正的检验统计量进行判决,融合后系统的检测性能比传统 Wilcoxon 检测器融合检测算法有明显提高.文中给出了修正系数和融合检测器的虚警概率表达式,仿真结果表明,文中提出的算法使检测概率比传统 Wilcoxon 检测器略有下降,但虚警概率却大大降低,修正算法检测性能有很大改善,仿真结果还验证了修正系数和虚警概率关系的正确性.     

基于梯度相关性的红外微弱目标检测

提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法.该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比(SCNR).试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能.对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3 dB以上.本文还引入了一种基于统计分析的微小目标检测算法.该算法考虑了微小目标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4 dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%.理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统存微小目标枪测中,具有很高的实用性.系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0 dB的情况下,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%. 标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4 dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%.理论分析及仿真 明,本文提出的检测系统存微小目标枪测中,具有很高的实用性.系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0 dB的情况卜,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%. 标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,     

无源跟踪中基于灰关联信息融合的概率数据关联算法

在无源跟踪中,传统的概率数据关联算法(PDA)单纯依据状态量测信息.该文提出了一种基于多特征信息融合的概率数据关联算法,该算法利用目标多个特征信息(状态量测、载频、PRI等),通过灰关联分析的方法,计算有效观测与目标的关联概率,进而在信息融合的基础上,进行目标状态更新估计.该算法与传统的PDA相比有两个优点,第一,关联概率的计算量小、计算更准确;第二,该算法利用了目标多特征信息,因此,关联性能更好.实验表明,基于该算法的无源跟踪性能明显优于NN方法和传统的PDA方法.     

一种基于数据融合方法的高可靠性的图像信号处理系统

介绍了基于数据融合方法的高可靠性红外图像信号处理系统,分析了检测算法、闽值因子、检测概率和虚警率之间的关系,对比讨论了提高图像检测可靠性的两种方法,设计了基于算法多模型数据融合(Arithmetic—Multi—Model—Data—Fusion—Method,AMMDFM)的新方案。依据该方案所设计的系统,原理上保证了具有实时多目标处理能力,并且检测概率和虚警率指标大大优于以往常规硬件系统。可以在离线和在线两种方式下工作,方便了系统的调试,系统性能稳定,功耗低,体积小,集成度高,适用于安装在导弹等武器平台上作末制导寻的导引头。该方法是以增加系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像目标检测可靠性的。     

基于红外双波段数据融合点目标检测算法的实现

在红外系统中,采用单波段的目标检测,通常不能很好地满足系统要求,考虑到红外系统的双波段探测特性,提出了一种基于双波段的红外点目标检测算法,并进行优化,采用迭代方式,容易得到次优的融合后的探测概率。实验表明,该融合后的检测概率与单波段探测概率相比有较大幅度的提高,并且即使在一个探测器水平退化的情况下,仍能优于单波段的探测器。系统仿真实验显示采用该融合算法有着相当稳健性和较大的应用价值。     

基于功率控制的分布式检测融合算法

研究了多传感器分布式检测融合问题,提出了一种基于模糊机会约束规划(FCCP)的发射功率分配算法。首先推导了表征系统检测融合性能的J散度表达式。然后,针对现代战场电磁环境的复杂性和不确定性,基于可信性理论,将系统的J散度门限看作梯形模糊变量,以最小化融合时各传感器与融合中心的发射功率为目标,在满足系统检测融合性能不小于给定门限的概率超过某一置信水平的条件下构建FCCP模型。最后,利用梯形模糊数的性质,将FCCP模型转化为清晰等价形式,并采用基于非线性规划的遗传算法(NPGA)对该非凸、非线性模型进行求解。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

数据链信息连续引导雷达搜索策略

机外数据链信息引导雷达搜索目标是战斗机实现隐身战斗任务的重要技术手段。采用概率方法分别建立多拍连续数据链引导信息与累积发现概率、累积被检测概率之间的关系,通过动态规划方法建立多阶段动态决策模型,满足雷达探测性能的条件下,获得最优的雷达隐身性能。最后,在典型作战场景下对模型进行仿真验证,结果表明所提的最优搜索策略相比于经验搜索策略能减少雷达辐射时间67.5%,相比于模型保守策略减少83.75%。     

人工智能驱动下的雷达发展思考

智能化雷达在现有雷达技术的基础上,利用人工智能技术及先进的信号处理技术,赋予雷达自主的感知、决策、学习、执行和协作能力,从而提升其对复杂环境的感知能力及对目标的探测能力。文中针对人工智能驱动下的雷达技术发展问题,首先,分析了人工智能技术在雷达系统中的应用现状;然后,结合人工智能技术以及雷达信号处理技术的发展,从大数据、多平台协同、多源信息融合、人机混合增强以及自主智能感知等方面对人工智能驱动下的雷达发展趋势进行探讨;最后,结合人工智能驱动下的雷达发展趋势,提出了有针对性的发展建议,并进行总结。     

对海雷达多维图像特征融合智能检测方法

海面目标检测是雷达信号处理中的重要内容,在军事、民用领域内都有重要应用价值。在海面目标雷达信号处理中,海杂波的存在对检测算法的性能有很大影响,传统的雷达信号处理方法多基于统计理论,对于复杂环境条件和多样的目标特性检测性能下降明显。近年来深度学习技术发展迅速,为可靠的海面目标的检测方法提供了技术支持。本文对近年来目标检测算法、深度学习方法的发展进行总结,从雷达信号数据结构和维度出发,采用深度学习理论,分别提出了基于二维图像、三维视频雷达信号、多维雷达信号多通道融合的智能处理框架,并以导航雷达图像海上目标智能检测为例,提出一种Precise ROI?Faster R?CNN雷达图像检测算法,通过构建的导航雷达数据集训练和测试,相比经典恒虚警检测和Faster R?CNN检测方法有更高的检测精确度和更好的泛化能力,从而为对海雷达智能导航和目标检测提供了有效的技术途径。     

基于第三方信号无源探测系统研究

针对隐形飞机不断更新换代,雷达截面积越来越小,而且隐形飞机执行任务时需保持无线电静默,使得通过接收、处理隐形飞机发射信号,对其进行探测、定位和跟踪原理的无源探测系统失效。文中主要讨论了基于第三方信号检测隐形目标的无源探测系统,并对侦察第三方信号作用距离和基于第三方信号无源探测系统的作用距离进行仿真,证明基于第三方信号无源探测系统在检测隐形飞机方面是可行的。     

基于硬判决模式的雷达组网检测算法及其性能分析

文章探讨最为常见的基于目标检测雷达和BPSK硬判决通信链路的雷达组网单元。利用条件概率方法,分别给出雷达组网的最大似然检测与最大后验概率检测策略,从理论上给出雷达性能和通信链路性能对于数据融合权重的选择。理论分析和数值实验一致表明,通过雷达组网可以获得较单部雷达更低的虚警和漏警概率,增强雷达系统的检测性能。     

基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明：基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。     

球载雷达与红外联合探测系统研究

针对球载预警探测装备的应用需求,探讨了在系留气球平台实现雷达与红外联合探测系统的意义;研究了雷达与红外联合探测信息融合的处理流程,包括搜索与跟踪和联合目标分类与识别的处理流程,提供了基于点迹、航迹的搜索与跟踪融合处理算法;构建了外场试验系统,开展了搜索与跟踪融合处理算法的系统检验,验证了雷达与红外联合探测系统对目标探测精度和跟踪稳定性提高的有效性。试验结果表明,雷达与红外联合探测系统可提高球载预警探测系统的作战效能。     

雷达网对抗远距离支援干扰检测能力分析

在建立单部雷达对抗远距离支援干扰检测概率模型的基础上,研究雷达网在秩K准则和Neyman—Pearson准则时检测概率分布,仿真出不同准则时雷达网的检测概率分布图,分析比较这两种融合准则的融合性能。通过仿真发现,雷达网检测概率分布图克服了传统的单个空间位置检测概率描述雷达网性能的局限性,并且为远距离支援干扰下雷达网融合准则的选取提供了一个全面、直观、准确的参考,具有一定的实际意义。     

多频段雷达组网探测跟踪隐身目标研究

首先定义并给出了求取隐身目标的方位角、航向角和方向角的计算公式;然后拟合求取目标的雷达散射截面积(RCS)并近似计算隐身目标在不同频段雷达下的检测概率Pd,给出了组网雷达探测跟踪隐身目标的结构框图及流程图;最后进行了仿真验证与分析。结果说明了在间断检测到隐身目标的情况下,采取的滤波处理方式能较好地探测并跟踪隐身目标。     

机载预警雷达协同探测航线优化

单架机载预警雷达探测目标时存在空域覆盖盲区和多普勒盲区。建立了巡逻航线的参数化模型,推导了机载预警雷达目标发现概率计算模型;提出了基于累积发现概率矩阵2-范数的单架机载预警雷达巡逻航线优化准则。由于多架机协同可以减小盲区对探测性能的影响,进一步研究了多架机协同探测的任务航线规划问题,提出了优化准则,分析了机载预警雷达之间的飞行时间间隔和航线之间的距离间隔对重点监视区域累积发现概率的影响。仿真结果表明了基于累积发现概率矩阵2-范数的优化准则的有效性,有利于最大化机载预警雷达空域覆盖和目标发现概率。